具有峰值识别的神经网络模型对水沙过程的预报

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在经典BP神经网络模型的基础上,增设误差修正系数,实现网络误差修正权重倾向于输出样本的较大值.同时提出了一种计算输入输出向量的归一化公式.在此基础上建立了具有洪峰识别的BP网络预报模型.该模型能根据实测资料模拟和预报不同特征年的流量或含沙量过程.采用建立的模型,对宜昌水文站典型年实测流量过程及含沙量过程进行了预测检验,其结果与实测值吻合较好,对峰值的预报较经典BP模型有所提高.

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来源
《兰州交通大学学报》 |2005年第4期|1-4|共4页
作者
何文社;
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作者单位

兰州交通大学,土木工程学院,甘肃,兰州,730070;

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正文语种 chi
中图分类水文预报;
关键词
洪水预报; BP神经网络; 峰值识别; 含沙量;

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